Publicação: Aprendizado de máquina para prospecção de exosítios de proteínas como moduladores de interação proteína-proteína e suas interfaces com hot spots identificados
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Data
2024-11-06
Autores
Orientador
Zafalon, Geraldo Francisco Donegá 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
São José do Rio Preto - IBILCE - Ciência da Computação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Interações proteína-proteína e proteína-peptídeos ocorrem devido a estruturas presentes na camada superficial de proteínas chamadas de exosítios. Dentro das interfaces de ligações existem pequenas regiões que contribuem mais do que outras para a afinidade e especificidade da ligação, os chamados hot spots. Entender como essas interações ocorrem e são reguladas permitiria insights sobre os mecanismos de doença para o desenvolvimento de novas drogas e vacinas. Entretanto, descobrir novos tipos dessas interfaces é um trabalho manualmente trabalhoso e custoso, o que por muitas vezes inviabiliza a identificação e análise dos mesmos. Dessa forma, o presente projeto propõe a utilização de técnicas de machine learning ensemble para o desenvolvimento de um classificador capaz de identificar, por meio de diversos descritores físico-químicos, regiões características de exosítios e suas interfaces com hot spots identificados.
Resumo (inglês)
Protein-protein and protein-peptide interactions occur due to structures present on the protein surface known as exosites. Within the binding interfaces, there are small regions that contribute more than others to the binding affinity and specificity, called hot spots. Understanding how these interactions occur and are regulated could provide insights into disease mechanisms for the development of new drugs and vaccines. However, discovering new types of these interfaces is a manually intensive and costly task, often making their identification and analysis unfeasible. Therefore, the present project proposes the use of ensemble machine learning techniques to develop a classifier capable of identifying, through various physicochemical descriptors, characteristic regions of exosites and their interfaces with identified hot spots.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
SILVEIRA, Bruno Rodrigues. Aprendizado de máquina para prospecção de exosítios de proteínas como moduladores de interação proteína-proteína e suas interfaces com hot spots identificados. (Trabalho de Conclusão – Ciências da Computação). - Universidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas (Ibilce), São José do Rio Preto, 2024.
